背景資料

如今，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的步伐越來(lái)越快，臺(tái)灣傳統(tǒng)紡織業(yè)也希望趕上全球的工業(yè)4.0升級(jí)潮流。紡織行業(yè)，如紡織制造商和紡織廠，需要加快他們的升級(jí)路線圖，以更快地進(jìn)入市場(chǎng)。在傳統(tǒng)的紡織工業(yè)中，設(shè)計(jì)、選擇、紡紗、織造、染色、后整理等都需要耗費(fèi)大量的資源和時(shí)間。例如，手動(dòng)識(shí)別正確類型的面料和優(yōu)質(zhì)材料需要幾天或幾周的時(shí)間。但是，如果存在材料缺陷，則會(huì)嚴(yán)重阻礙從預(yù)生產(chǎn)到批量生產(chǎn)階段的整個(gè)過(guò)程，當(dāng)然，也會(huì)阻礙交付給客戶的過(guò)程。

由于人工智能（AI），像紡織品或織物圖案檢測(cè),這樣的人工操作可以通過(guò)智能AI模型來(lái)執(zhí)行。在紡織制造業(yè)中，機(jī)械手臂可以執(zhí)行許多常規(guī)的自動(dòng)化過(guò)程。當(dāng)我們將機(jī)器人手臂與人工智能功能結(jié)合起來(lái)時(shí)，紡織制造過(guò)程可以大大縮短，從幾周到幾天甚至幾小時(shí)。人工智能真的能給整個(gè)紡織業(yè)帶來(lái)巨大的改變

系統(tǒng)要求

人工智能引導(dǎo)的機(jī)器人手臂解決方案由分布式計(jì)算提供動(dòng)力，分布式計(jì)算具有滿足邊緣需求所需的可擴(kuò)展性和靈活性。集中管理系統(tǒng)從生產(chǎn)線上的所有工業(yè)攝像機(jī)獲取高速原始圖像，然后將預(yù)處理后的圖像傳送給邊緣人工智能系統(tǒng)進(jìn)行織物疵點(diǎn)檢測(cè)。這些工業(yè)攝像機(jī)通過(guò)高吞吐量千兆以太網(wǎng)（PoE）在GenICam標(biāo)準(zhǔn)上運(yùn)行。

管理系統(tǒng)需要很高的處理能力來(lái)行執(zhí)行圖像預(yù)處理，例如對(duì)比度調(diào)整、圖像校準(zhǔn)和圖像分割。然后，將預(yù)處理后的圖像發(fā)送到邊緣人工智能系統(tǒng)進(jìn)行人工智能推理，并將元數(shù)據(jù)結(jié)果返回給管理系統(tǒng)。一旦發(fā)現(xiàn)缺陷，管理系統(tǒng)將控制機(jī)械臂識(shí)別并糾正缺陷材料。由于紡織品和材料種類繁多，可能存在的缺陷種類繁多，因此需要管理系統(tǒng)指定和部署相應(yīng)的人工智能模型。

系統(tǒng)描述

管理系統(tǒng)在分布式計(jì)算系統(tǒng)中占有重要地位，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)處理所有的預(yù)處理圖像。圖像預(yù)處理使原始數(shù)據(jù)更適合后續(xù)人工智能推理。精心設(shè)計(jì)的預(yù)處理不僅可以大大減少邊緣人工智能的工作量，而且可以提高人工智能推理的準(zhǔn)確性。麥克-智能支持第8代Intel®Core? i CPU，并具有通過(guò)擴(kuò)展i-Module集成GigE PoE卡的靈活性。麥克-智能滿足所有計(jì)算要求，因?yàn)楣芾硐到y(tǒng)可以處理所有連接的邊緣AI系統(tǒng)。

人工智能推理要求計(jì)算量大，需要基于GPU的解決方案來(lái)加速計(jì)算。麥克-智能AI由NVIDIA®Jetson AGX Xavier?組成 采用GPU作為邊緣人工智能系統(tǒng)。Jetson Xavier強(qiáng)大的處理能力使其能夠以更高的速度和精度自動(dòng)檢測(cè)高精度紡織品。利用人工智能推理技術(shù)進(jìn)行織物疵點(diǎn)檢測(cè)，可以有效地識(shí)別最細(xì)微的疵點(diǎn)，保證產(chǎn)品的高質(zhì)量。現(xiàn)在，由管理系統(tǒng)自動(dòng)控制的機(jī)械臂可以拾取和移除好的和有缺陷的產(chǎn)品。由于這種分布式人工智能引導(dǎo)的機(jī)械臂解決方案，紡織制造商和紡織廠現(xiàn)在可以更好地實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制產(chǎn)量

主要特點(diǎn)

●從高性能計(jì)算管理系統(tǒng)到邊緣人工智能系統(tǒng)的全系列產(chǎn)品

●具有高可擴(kuò)展性和靈活性的分布式人工智能引導(dǎo)機(jī)械臂解決方案

●工業(yè)邊緣人工智能系統(tǒng)為織物疵點(diǎn)檢測(cè)提供了人工智能計(jì)算能力